Desarrollo de una aplicación de Android basada en crowdsourcing para la recolección de datos ...

162 Pages·2014·7.53 MB·Spanish

ESTUDIOS DE GRADO EN INGENIER˝A DE
TECNOLOG˝AS DE TELECOMUNICACI(cid:211)N
TRABAJO FIN DE GRADO
Desarrollo de una aplicaci(cid:243)n de
Android basada en crowdsourcing
para la recolecci(cid:243)n de datos de QoE
y QoS sobre v(cid:237)deos de YouTube
CURSO: 2013/2014
JosØ Rafael SuÆrez-Varela MaciÆ

Eltribunalconstituidoparalaevaluaci(cid:243)ndeltrabajo(cid:28)ndegradoTFGtitulado:
Desarrollo de una aplicaci(cid:243)n de Android basada
en crowdsourcing para la recolecci(cid:243)n de datos de
QoE y QoS sobre v(cid:237)deos de YouTube
Realizado por el alumno: JosØ Rafael SuÆrez-Varela MaciÆ
Y dirigido por el tutor: Jorge Navarro Ortiz
Ha resuelto asignarle la cali(cid:28)caci(cid:243)n de:
SOBRESALIENTE (9 - 10 puntos)
NOTABLE (7 - 8.9 puntos)
APROBADO (5 - 6.9 puntos)
SUSPENSO
Con la nota: puntos.
El Presidente:
El Secretario:
El Vocal:
Granada, a de de 2014

ESTUDIOS DE GRADO EN INGENIER˝A DE TECNOLOG˝AS
DE TELECOMUNICACI(cid:211)N
Desarrollo de una aplicaci(cid:243)n de
Android basada en crowdsourcing
para la recolecci(cid:243)n de datos de QoE
y QoS sobre v(cid:237)deos de YouTube
REALIZADO POR:
JosØ Rafael SuÆrez-Varela MaciÆ
DIRIGIDO POR:
Jorge Navarro Ortiz
DEPARTAMENTO:
Teor(cid:237)a de la Seæal, TelemÆtica y Comunicaciones
Granada, 12 de Septiembre de 2014.

Desarrollo de una aplicaci(cid:243)n de
Android basada en crowdsourcing
para la recolecci(cid:243)n de datos de QoE
y QoS sobre v(cid:237)deos de YouTube
JosØ Rafael SuÆrez-Varela MaciÆ
PALABRAS CLAVE:
Streaming dev(cid:237)deo, Calidadde Servicio(QoS - Quality of Service),Calidad de
Experiencia (QoE - Quality of Experience), crowdsourcing, redes inalÆmbricas,
Wi-Fi, redes m(cid:243)viles, Android, YouTube, base de datos, mySQL.
RESUMEN:
En un mundo como el actual cada vez toma mÆs importancia en internet la
compartici(cid:243)n de contenidos multimedia. Uno de los servicios que supone un
porcentaje muy destacable sobre el trÆ(cid:28)co total de internet es el streaming de
v(cid:237)deo, cuyo indiscutible l(cid:237)der en la red actualmente es YouTube.
Asimismoelusodedispositivosm(cid:243)vilesenlaredenlaactualidadestÆtomando
cada vez mÆs protagonismo, especialmente en lo que respecta al streaming de
v(cid:237)deo.Segœnlasestad(cid:237)sticaso(cid:28)cialesdeYouTubemÆsdelveinticincoporciento
del tiempo total de reproducciones de v(cid:237)deos de este servidor se debe a estos
dispositivos.
Tomando en consideraci(cid:243)n estos aspectos, el Trabajo de Fin de Grado a desa-
rrollarsehabasadoenelestudiodelaQoS(Quality of Service)yQoE(Quality
of Experience) en YouTube sobre dispositivos m(cid:243)viles. El estudio consiste en
obtenerporunladoinformaci(cid:243)nsobreQoStantoaniveldelacapaderedcomo
la de aplicaci(cid:243)n al mismo tiempo que se llevan a cabo reproducciones de v(cid:237)deos
sobre dispositivos m(cid:243)viles en distintas condiciones. Por otro lado, se obtiene
una valoraci(cid:243)n subjetiva del usuario sobre la calidad del v(cid:237)deo al (cid:28)nalizar la
reproducci(cid:243)n de Øste.
Con esta informaci(cid:243)n se podrÆ realizar una estimaci(cid:243)n sobre en quØ medida
afectan distintos parÆmetros de QoS sobre la percepci(cid:243)n (QoE) del usuario que
visualiza el v(cid:237)deo. Esto tendrÆ una gran repercusi(cid:243)n puesto que se trata de un
Æmbito que aœn no se encuentra muy explotado. En la actualidad s(cid:243)lo existen
unospocosestudiosquerelacionanlaQoSylaQoEsobreelstreaming dev(cid:237)deo
delservidordeYouTube.Sinembargoestosestudiossere(cid:28)erenalareproducci(cid:243)n
i
de v(cid:237)deos desde ordenadores personales, de modo que no serÆn extensibles al
streaming de v(cid:237)deo sobre dispositivos m(cid:243)viles. Esto se debe a que se ha podido
comprobarquelageneraci(cid:243)ndetrÆ(cid:28)coporpartedelservidorenestecasodi(cid:28)ere
respectodeladelosordenadorespersonales.Porotrolado,sedebedestacarque
lasexpectativasdelusuarionosuelenserlasmismasalreproducirunv(cid:237)deodesde
un ordenador personal o desde un dispositivo m(cid:243)vil, ya que in(cid:29)uyen factores
como por ejemplo el tamaæo de la pantalla.
Los datos recogidos tambiØn tendrÆn otras aplicaciones, como el trazado de
mapas de cobertura Wi-Fi y de redes m(cid:243)viles o la obtenci(cid:243)n de trazas sobre el
trÆ(cid:28)corecibidoparaanalizarelpatr(cid:243)ndetrÆ(cid:28)coduranteelstreaming dev(cid:237)deo.
Para la obtenci(cid:243)n de la informaci(cid:243)n requerida se ha recurrido al desarrollo de
una aplicaci(cid:243)n sobre el sistema operativo Android que permite monitorizar en
segundo plano todos los parÆmetros de red y de aplicaci(cid:243)n deseados durante
la reproducci(cid:243)n de un v(cid:237)deo. Finalmente se solicita al usuario mediante un for-
mulario una opini(cid:243)n sobre la calidad del v(cid:237)deo experimentada. Todos los datos
se almacenan posteriormente en una base de datos centralizada a la que tiene
acceso s(cid:243)lo el administrador del servidor.
Por œltimo, cabe destacar que la aplicaci(cid:243)n se basa en la (cid:28)losof(cid:237)a de crowd-
sourcing, lo que se traduce en la obtenci(cid:243)n de estad(cid:237)sticas con un coste m(cid:237)nimo
sobre un gran potencial nœmero de usuarios que disponen en la actualidad de
un dispositivo m(cid:243)vil con Android y que podrÆn descargar de forma gratuita la
aplicaci(cid:243)n.
ii
Development of an Android application
based on crowdsourcing for gathering data
on QoE and QoS from YouTube’s videos.
JosØ Rafael SuÆrez-Varela MaciÆ
KEYWORDS:
Videostreaming,QualityofService(QoS),QualityofExperience(QoE),crowd-
sourcing,Wirelessnetworks,Wi-Fi,mobilenetworks,Android,YouTube,Database,
mySQL.
ABSTRACT:
In today’s world, multimedia sharing is becoming increasingly important on
the internet. One of the services that represents an outstanding share of the
total internet tra(cid:30)c is video streaming, whose undeniable leader is YouTube.
YouTube is a renowned service with worth mentioning (cid:28)gures. According to
o(cid:30)cial reports from the company, every month around one million users visit
its website and more than 6000 million hours of video are reproduced. With
these statistics, YouTube can be considered a highly relevant internet service.
Likewise,theuseofmobiledevicesisgainingparamountimportanceand,involv-
ing video streaming, more than 25% of total time of reproduction in YouTube
happens through this kind of appliances. This means that everyday more than
one million videos are watched from mobile devices.
Taking these statistics into consideration, our objective with this Degree The-
sis is studying QoS (Quality of Service) and QoE (Quality of Experience) in
YouTube services through mobile devices. For this purpose, on the one hand,
we will aim at obtaining information about QoS, not only at the network layer
but also at the application layer, by reproducing videos on mobile devices in
di(cid:27)erent contexts and situations. Simultaneously, we will obtain an assessment
of the quality perceived by the user after the reproduction of each video.
Withthisinformation, wewillbeabletoestimatetowhichextendthedi(cid:27)erent
QoS parameters are a(cid:27)ecting the quality of the videos reproduced as perceived
by the user (QoE). This is an issue of vital importance on the (cid:28)eld of internet
services, as it has not been su(cid:30)ciently explored yet. As far as we know, there
are some studies that explore the relationship between QoS and QoE in video
streaming focused on YouTube. However, most of them refer to the reproduc-
tionofvideosonpersonalcomputers(PCs). Ithasbeenwidelyprovedthatthe
iii
generationoftra(cid:30)cfromYouTubeserversgreatlydi(cid:27)erformobiledevicescom-
paredtopersonalcomputers, whichmeansthattheconclusionsofthesestudies
maynotbeapplicabletomobiledevices. Inaddition,theexpectationsofauser
when a video is being reproduced on a personal computer are not the same as
when it is reproduced on a small display of a smartphone. These expectations
may a(cid:27)ect the user’s opinion and, therefore, it is another reason to support the
necessity of these new models.
The collected data will also serve to other purposes such as the elaboration of
coverage maps for Wi-Fi and mobile networks, or obtaining packet traces that
can be analyzed tra(cid:30)c patterns obtained during the video streaming.
In order to collect the necessary data, we developed an application for the
Android operating system. This application allow us to perform a background
monitoring task that provides network and application statistics during the
reproductionofthevideo. Attheendofthereproduction, theuserisrequested
an opinion about the perceived quality of the video by means of a brief survey.
All these data are afterwards gathered in a centralized database that can only
be accessed by the server administrator.
Finally, it is worth mentioning that this application is based on crowdsourcing.
This philosophy consists on the division of tedious tasks into multiple micro-
tasks, which in this case are identi(cid:28)ed with the experiments carried out by the
users of our application. In practical terms, crowdsourcing allows us to obtain
statistics from a great number of potential users with a minimum cost.
iv